Объединение фрейма данных по строкам

Question

С кадром данных df, как показано ниже

text <- "
State,District,County,Num Voters,Total Votes in State,Votes for None,Candidate Name,Party,Votes Scored
CA,San Diego,Delmar,190962,48026634,2511,A1,IND,949
CA,San Diego,Delmar,190962,48026634,2511,A2,RP(K),44815
CA,San Diego,Delmar,190962,48026634,2511,A3,IND,1036
CA,San Diego,Delmar,190962,48026634,2511,A4,DEM,29235
CA,San Diego,Delmar,190962,48026634,2511,A5,IND,5064
CA,San Diego,Delmar,190962,48026634,2511,A6,IND,803
CA,San Diego,Delmar,190962,48026634,2511,A7,REP,22329
CA,San Diego,Delmar,190962,48026634,2511,A8,BSP,43553
CA,San Diego,La Jolla,190257,48026634,3629,A1,IND,972
CA,San Diego,La Jolla,190257,48026634,3629,A2,RP(K),66168
CA,San Diego,La Jolla,190257,48026634,3629,A3,IND,2763
CA,San Diego,La Jolla,190257,48026634,3629,A4,DEM,32792
CA,San Diego,La Jolla,190257,48026634,3629,A5,IND,8629
CA,San Diego,La Jolla,190257,48026634,3629,A6,IND,1191
CA,San Diego,La Jolla,190257,48026634,3629,A7,REP,28002
CA,San Diego,La Jolla,190257,48026634,3629,A8,BSP,2555
"
df <- read.table(textConnection(text), sep = ",", header = TRUE)

Мои данные содержат пять политических партий: IND, RP (K), DEM, REP и BSP.Я хотел бы создать две новые оценочные колонки:

• DRP: оценка DEM + оценка RP (K)
• RSP: оценка REP + оценка BSP

Кроме того, я хотел бы включить столбцы, которые группируют эти оценки на уровне округа и округа.

Как мне это сделать с dplyr предпочтительно.Я думаю о функции group, но не смог понять логику для этого.

Answer 1

Используя dplyr, если вам нужно только два столбца с суммой по району и суммой на уровне округа для сторон:

df %>%
  mutate(Party2 = ifelse(Party == "DEM" | Party == "RP(K)", "DRP", 
                         ifelse(Party == "REP" | Party == "BSP", "RSP", paste(Party)))) %>%
  group_by(District, Party2) %>%
  mutate(Votes.Scored.District = sum(Votes.Scored)) %>%
  ungroup() %>%
  group_by(County, Party2) %>%
  mutate(Votes.Scored.County = sum(Votes.Scored)) 

Или если вы хотите получить общую статистику по партиям в округе и округеуровень:

df %>%
  mutate(Party2 = ifelse(Party == "DEM" | Party == "RP(K)", "DRP", 
                         ifelse(Party == "REP" | Party == "BSP", "RSP", paste(Party)))) %>%
  group_by(District, Party2) %>%
  mutate(Votes.Scored.District = sum(Votes.Scored)) %>%
  ungroup() %>%
  group_by(County, Party2) %>%
  mutate(Votes.Scored.County = sum(Votes.Scored)) %>%
  group_by(Party2) %>%
  summarise(Votes.Scored.District = min(Votes.Scored.District),
            Votes.Scored.County = min(Votes.Scored.County))

# A tibble: 3 x 3
  Party2 Votes.Scored.District Votes.Scored.County
  <chr>                  <dbl>               <dbl>
1 DRP                  173010.              74050.
2 IND                   21407.               7852.
3 RSP                   96439.              30557.

Answer 2

Используя dplyr, вы можете сделать что-то вроде этого.

tg <- df %>%
  group_by(County) %>%
  mutate(DRP_county = sum(Votes.Scored[Party == "RP(K)" | Party == "DEM"]),
         RSP_county = sum(Votes.Scored[Party == "REP" | Party == "BSP"])) %>%
  ungroup() %>% 
  group_by(District) %>%
  mutate(DRP_district = sum(Votes.Scored[Party == "RP(K)" | Party == "DEM"]),
         RSP_district = sum(Votes.Scored[Party == "REP" | Party == "BSP"]))

Примечание: Я думаю, будет лучше, если вы сохраните все в одном кадре данных, но этоКонечно, в зависимости от размера данных.Также для будущего анализа кадра данных и для целей модели / визуализации, возможно, было бы лучше использовать mutate вместо summarise, хотя это дало бы более чистый вывод.

Кроме того, вы, вероятно, могли бы пропустить ungroup(), но я считаю, что включить его безопаснее.